Är generativ AI inom tillverkning den hemlighet som din konkurrent inte vill berätta för dig?

Den här bloggen hjälper dig att besvara den här frågan genom att ge dig en branschöversikt med praktiska insikter i användningsfall, risker och hur du startar din GenAI-implementeringsresa.

Var står generativ AI inom tillverkningsindustrin?

Det är inte varje dag man får omdefiniera tillverkningsindustrins framtid.

För inte ens ett år sedan var AI, särskilt i edge-segmentet, ett hett ämne inom tillverkningsindustrin, men nu har GenAI blivit ett nytt ämne att ta hänsyn till. Trots allt surr kringgenerativ AI inom tillverkningsindustrinär det viktigt att behålla ett avvägt perspektiv. Istället för ett hastigt införande av GenAI drivet av FOMO (fear of missing out), bör tillverkare inse att det inte räcker med att bara använda verktyg som ChatGPT när de vill eller att snabbt implementera GenAI utan entydlig AI-strategi.

Den nuvarande trenden att chefer jagar GenAI utan ett tydligt strategiskt behov verkar mer reaktiva än proaktiva. Det är viktigt att komma ihåg att GenAI fortfarande är AI och den färdplan, vision, strategi och process som behövs för AI-implementering är tillämplig även för detta. Att försumma dessa principer och förbise beprövade AI-lösningar kan leda till slöseri med resurser och en potentiell minskning av GenAI-implementeringsgraden.

Annars kommer implementeringsgraden att minska med tiden (med tanke på den betydande mängd pengar och resurser som behövs skulle detta vara en stor förlust). För att detta "inte" ska hända är det absolut nödvändigt att välja rätt väg till framgång genom att välja rätt användningsområden i rätt format.

Topp 5 användningsområden för generativ AI inom tillverkningsindustrin

Potentialen för ROI genom dess effektiva implementering motiverar tillverkarnas entusiasm. Oavsett deras förkärlek för digital teknik rankade tillverkningschefer AI (inklusive GenAI) först bland tekniker som positivt skulle kunna störa deras verksamhet enligt olika undersökningar.

Användningen av GenAI har blivit populär för att öka produktivitet och effektivitet, men GenAI är inte bara för det. Dess exceptionella förmåga att analysera och förstå stora mängder data gör den till en riktig matchning för en bransch som genererar mer än 26 gigabyte data per dag.

Med detta i åtanke, låt oss titta påTopp 5 användningsområden för generativ AI inom tillverkningsom påverkar tillverkningslivscykeln.

1. Generera nya designer

Hur komplicerat det än låter följer generativa designer en enkel princip: Fokus på tillverkningsbarhet, matchning av krav med specifikationer och generering av realistiska 3D-modeller och digitala tvillingar för testning.

Vi förstår. För närvarande kan det verka lite långsökt med tanke på hela processen att börja med att samla in sensordata, analysera den, skapa grundläggande resultat och sedan generera olika utdatabilder, allt med tanke på de definierade kraven och på några minuter. Men det är inte ogrundat.

Möjligheten att utvärdera och iterera otaliga designvariationer optimerar faktorer som materialanvändning, strukturell integritet, kostnadseffektivitet och prestanda. Men det är inte allt, det ger också snabbhet och flexibilitet vid utveckling av nya produkter eller förfining av befintliga. Detta ger tillverkare och designers möjlighet att noggrant följa, utvärdera och förbättra design innan tillverkningen påbörjas. Den breda acceptansen av generativa designverktyg somAutodeskär bevis på det.

2. Förutsägande underhåll och schemaläggning

Prediktivt underhåll är den bästa praxisstrategin som identifierar och åtgärdar eventuella fel innan de inträffar, vilket kan spara tillverkare 1,6 miljoner timmars driftstopp årligen och 734 miljarder dollar genom en 6-procentig ökning av produktiviteten enligtSiemens.

Men här är haken. För att korrekt kunna förutsäga utrustningsfel behöver företag omfattande högkvalitativa data. Många företag saknar dock de nödvändiga datatekniska resurserna för att hantera komplexa datamängder. Generativ AI kan hantera denna utmaning genom att skapanya syntetiska datauppsättningar för analys, vilket utökar potentiell träningsdata för prediktiva modeller. Denna metod kringgår behovet av omfattande befintlig data och minskar antalet anställda som krävs för jobbet.

3. Leveranskedjans hantering

Störningar i leveranskedjan är inga nyheter för tillverkare. Samtidigt som de hanterar dessa långsiktiga störningar har de nu också ansvaret för etiska och hållbara inköp. Detta belyser behovet av skalbarhet och genomskinlighet i hela leveranskedjan.

Eftersom generativ AI har blivit synonymt med skalbarhet har den visat sig vara användbar. Stora språkmodeller, som LLM:er, kan anpassas till flera användningsområden och ge rekommendationer för bäst lämpade leverantörer baserat på relevanta kriterier – såsom specifikationer för materiallistor, tillgång till råmaterial, leveransscheman eller hållbarhetsmått. Den är skicklig på att extrahera bestämmelser med hjälp av naturlig språkbehandling från juridiska och avtalsenliga dokument och kan ge insikter i realtid om leveranskedjans prestanda.generativ AI värdefull för leveranskedjanför att effektivisera interaktioner.

4. Kundtjänst och support

Kundernas förväntningar på eftermarknadsservice blir högre. EnligtSalesforce, 80 % av företagsköpare förväntar sig att företag ska svara och interagera med dem i realtid, och 82 % säger att personlig vård påverkar deras lojalitet.

För att leverera dessa förväntningar genom att automatisera vanliga interaktioner som felsökning och beställning av delar kan GenAI-chattrobotar och virtuella assistenter leverera snabbare service och omedelbar problemlösning. Tidigare analysrobotar var regelstyrda och krävde omfattande träningsdata, vilket begränsade deras användning.

Stora språkmodeller revolutionerar detta och gör det enklare att utvinna insikter från data. Till exempel kommer tolkning av komplexa datamängder med diagram, grafer eller tabeller att bli mer intuitivt och avslöja information som tidigare var dold för allmänheten. Genom att utnyttja stora språkmodeller (LLM),GenAI kan föra naturliga samtal med kunder, analysera frågor och ge steg-för-steg-vägledning dygnet runt.Det är som att ha en tillförordnad tillverkarrepresentant som arbetar med att förbättra kundupplevelsen, hantera förfrågningar ute i fält och till och med svara på recensioner online.

5. Produktions- och lagerhantering

Vi är alla medvetna om kostnadsöverskridanden på grund av felaktigheter i lagerhanteringen och suboptimala resursallokeringar som orsakas av dåligaefterfrågeprognoser, bristande lagerinsyn och överlager och slut i lager som bidrar till ineffektivitet i processer.

Detta kan dock lösas med hjälp av funktionerna i Gen AI-modeller för att analysera historisk försäljningsdata, marknadstrender och andra viktiga faktorer. Baserat på insikterna gör det möjligt för tillverkare att optimera dem för att matcha lagerhållningens dynamiska krav. Dessutom är dessroll i produktionsplaneringhjälper till att uppnå optimala produktionsscheman, ideal resursallokering och optimering av arbetsflödet.

Nu med en bättre förståelse för användningsområden och potential inom generativ AI är du redo att ta nästa steg.

Du är redo men var ska du börja?

Den goda nyheten är att du redan har tagit steg ett genom att förstå användningsfallen, men det finns mer. För att helt förstå svaret på detta måste du ställa dig själv en enkel fråga: Vad vill du ha av generativ AI eller AI i allmänhet?

Även om dina affärsmål kan fokusera på intäktstillväxt, förbättrad kundnöjdhet eller kostnadsminskningar, erbjuder AI en verktygslåda med tekniker för att uppnå dem.Generativ AI (GenAI) är en kraftfull delmängd av AImed unika funktioner. Nyckeln är att identifiera vilka AI-tekniker eller GenAI-applikationer som är mest relevanta för dina specifika behov.

Räcker det med en bättre förståelse av användningsfall? Svaret är nej.

Generation AI inom tillverkning: Viktiga risker och överväganden

Du kan inte fatta ett välgrundat beslut utan att känna till båda sidor av samma mynt. Det råder ingen tvekan om att generativ AI inom tillverkning erbjuder en mängd fördelar, men det finns utmaningar att beakta:

1. Risk för immateriella rättigheter

Eftersom generativ AI använder stora mängder data för att modellera, använder den även indata från användare för att träna. Företag som Amazon har redan slagit larm till sina anställda och varnat dem för att dela kod med ChatGPT eftersom det finns en risk att den replikeras.

2. Kompetensbrist

Den kontinuerliga uppgraderingen av ny teknik i tillverkningsprocesser leder till en skillnad mellan dess implementering och den nödvändiga expertisen hos arbetskraften.

3. Missbruk av anställda

Anställda kan missbruka juridiska masterprogram, särskilt kontraktsanställda som kan posera för innehåll som skrivits av verktyg som deras. Att utnyttja sådana verktyg för lagar och förordningar kan också leda till att vissa etiska problem eller de senaste regeländringarna hoppas över.

4. Felaktiga resultat och partiskhet

Eftersom införandet av genAI inom tillverkningsindustrin fortfarande är i ett tidigt skede, är hallucinationer den vanligaste risken som chefer uppger. ChatGPT och Metas generativa AI-bot Galactica har sett citat som aldrig har existerat som sina källor. Om indata innehåller felaktiga data skulle det också resultera i felaktig utdata.

Vägen framåt

Framtiden för tillverkning drivs av innovation och anpassningsförmåga. Genom att använda generativ AI i tillverkningen kan tillverkare öppna upp en värld av möjligheter, från snabbare produktutveckling till optimerade produktionsprocesser och förbättrade kundupplevelser.

Som vår tekniska chef, Ankit Rana, så riktigt påpekade: ”GenAI är inte något som ens kan ignoreras på minsta sätt – för även om du vill så kommer dina konkurrenter inte att göra det.”

Just nu är frågorna som de flesta CTO:er och VD:ar ställer sig inte vad generativ AI är, utan snarare hur vi kommer igång med det och vilka användningsområden vi ska börja med.”

Om du funderar påatt integrera generativ AIi dina affärsprocesser, är vårt team av skickliga yrkesmän, som har dokumenterad erfarenhet av att leverera högpresterande AI-lösningar inom olika områden, redo att hjälpa dig.

Kontakta oss idag!